网络化控制系统随机时延的补偿研究

在网络化控制系统中引入离散隐马尔可夫模型,建立网络状态与控制器-执行器时延之间的概率模型.网络化控制系统被建模成一个马尔可夫跳变线性系统,并预测出当前采样周期内的控制器-执行器时延.使用该预测值设计一个状态反馈控制器,实现对控制器-执行器时延的补偿.对比仿真实验验证了所提方法的优越性.     

滑动简支压电层合梁的非线性弯曲

压电弯曲执行器具有卓越的机电性能,它在精确位置如高音喇叭,震动阻尼。噪音控制,继电器,唱机拾音器。声传感器和压力传感器等领域有着广泛的应用。对于简支压电层合梁执行器。中心点挠度是用于描述执行器特征的重要力学量,它依赖于执行器的几何参数、材料参数和作用的电场大小,特别在强电场下,它们具有明显的非线性性。根据线性压电效应得到的结果会产生很大的误差。因此,为了优化执行器的性能,深入研究弯曲执行器的非线性压电效应是非常重要的。本文研究简支压电层合梁在强电场作用下的非线性弯曲行为,考虑材料非线性和几何非线性导出压电层合梁的数学模型,并求得挠度与电场之间非线性关系的解析表达式。通过数值计算及分析得到线性与非线性模型之间的误差及适用范围,及电场和外载对简支梁中心点挠度的影响。     

基于模糊数学的控制系统鲁棒性分析模型仿真

对复杂非线性控制系统的鲁棒性进行分析在工控领域具有重要的应用价值。传统算法无法避免复杂非线性系统中参数的动态变化性、建模误差大的特点,难以进行有效分析。为此提出一种基于模糊数学的控制系统鲁棒性控制方法。将复杂的非线性控制系统转换为简单的积分过程进行处理,并通过对误差的积分和系统输出的比例的调整转变为一个线性系统,能够避免复杂非线性控制模型必须具有显性解的局限性,将模糊规则的控制方法与神经网络相结合,并对控制参数能够进行动态调整,从而得到精确的控制效果。仿真实验结果表明,改进算法在复杂非线性系统中具有更高的鲁棒性,效果令人满意。     

模糊奇异摄动系统的鲁棒H∞控制

T-S模糊模型常用来表达复杂非线性系统.本文在对奇异摄动系统建模的基础上,基于线性矩阵不等式(LMI)方法提出一种鲁棒模糊控制新方案.采用并行分布补偿(PDC)的基本思想设计状态反馈控制器,并利用Lyapunov稳定性理论证明闭环系统的鲁棒H∞性能.最后基于LMI方法,将鲁棒模糊控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式问题(LMIP),并给出控制器的生成算法.     

基于GEP的经济时间序列组合预测方法研究

线性组合预测效果欠佳,非线性函数的挖掘也很困难,本文提出了基于基因表达式编程的非线性组合预测的新方法.理论分析和应用实例表明,相比模糊神经网络等组合预测而言,该方法具有很强的学习和仿真功能,在社会经济复杂系统中时间序列的组合建模和预测中具有很好的应用价值.     

复杂晶体的化学键和非线性光学效应

系统地提出了复杂晶体化学键的介电理论方法 ,计算了一些非线性晶体的二阶极化系数dij.计算结果和实验值符合很好 ,同时表明这种方法不仅可应用于复杂晶体 ,还提供了材料设计的某些依据 .     

电动汽车用外转子双凸极永磁电机建模与仿真

提出了一种新的建模方法,即在双凸极永磁电机电磁场有限元计算的基础上,利用非线性等效磁网络对双凸极永磁电机进行非线性建模与仿真。最后,用提出的非线性建模和仿真的计算方法,对一台三相12/8极双凸极永磁电机的相绕组电感和动态转矩进行了仿真。结果表明:相绕组电感和动态转矩的仿真与实验结果一致性较好。     

基于UG NX机械手机构运动分析

正本文通过一个给冲床传递工件的机械手为例子来介绍机械手的造型、装配等操作,通过使用函数表达式的形式来给出各运动副具体的运动参数,通过反复修改函数表达式的参数、不断的模拟仿真,达到机械手快速准确完成三个工作过程,即送料——冲压——返回这三个工作过程,由此方法还可以得到末端执行器的具体位置、速度和加速度曲线,从而避免了由于传统方法复杂而导致的非线性方程组的求解困难问题。     

GA-LSSVM在开关磁阻电机建模中的应用

研究开关磁阻电机(SRM)建模优化问题,由于SRM电磁特性具有非线性、强耦合等特点,传统建模方法难以建立准确数学模型,导致控制精度低.为提高SRM控制精度,提出一种基于GA-LSSVM的SRM非线性建模方法.该方法首先对SRM磁链和转矩特性进行分析,然后采用遗传算法对LSSVM参数进行优化,最后采用LSSVM磁链与转矩对转子位置角和相电流的非线性映射关系进行建模.仿真实验结果表明,GA-LSSVM很好的克服了传统建模方法的缺陷,能够对SRM的动态和稳态运行特性进行预测,模型具有精度高、运算速度较快等优点,实现SRM为SRM的智能控制提供了一种新的建模思路.     

经济活动分析预测的神经网络模型

经济活动通常表现为复杂的非线性特性,针对这种特性,给出了用人工神经网络(ANN)模型建立经济活动的预测模型的原理和方法,并描述了构筑于神经网络方法之上及其与神经网络方法相结合的先进的模型方法,为刻画复杂的、非确定的或信息不完整的经济活动对象提供了思路。     

基于时间序列分析的动物声音信号仿真分析

将递归图和定量递归分析技术引入信号处理研究中,利用该技术避免了时间序列平稳性假设和数据长度要求对非线性分析方法的限制,分析了特殊音频信号复杂多样的非线性动力学特性。从音频信号切分边界精度提高、复杂噪声环境下验证了这种技术在信号处理中的有效性。     

复杂系统中的Agent建模仿真技术

本文介绍了复杂系统的建模方法,主要阐述了基于Agent的建模仿真技术,以及和传统建模方法相比,它的特点和优势。     

智能执行器在汽轮机无控制工质调节系统中的应用

本文研究了一种新型的无控制工质汽轮机电液调节系统。与使用电液伺服阀作为电液转换接口的电液调节系统不同,这种调节系统的执行机构是以智能执行器作为电液转换接口的．可称之为力驱动执行机构。因执行器的大力矩输出,提高了油动机控制滑阀的跟踪力,提高了控制系统的工作可靠性。本文用计算机仿真的方法对此系统的调节性能进行分析,研究执行器动态特性对调节性能的影响。     

基于动态运动粒子模型的复杂织物三维模拟技术研究

针对在进行复杂织物建模过程中,会遇到织物组织无序移动,造成三维建模效果不好等问题,提出了相应的解决方案.在HLA开发平台和Vega开发平台的基础上,建立了一系列的运动状态模型功能模块,对织物图像进行了相关处理,利用改进的快速织物运动粒子模型模拟运动中的织物组织,完成织物的三维模拟.实验证明,这种方法能够准确、快速、完整地描述复杂的织物组织,取得了不错的效果.     

经济系统中AR建模预测的可信度分析

经济系统中包含着复杂的非线性结构。本文应用Ｇｒａｓｓｂｅｒｇｅｒ－ｐｒｏｃａｃｃｉａ方法,通过时间序列的相空间重构和关联积分的计算,检测时间序列中的非线性结构,给出经济系统中ＡＲ（ｑ）建模预测可信度的另一种非线性判据     

基于生态系统服务评估的农地生态补偿机制研究进展

为推进生态保护与修复,中共中央对生态补偿制度体系建设提出了新的指导意见,并在重点区域进行了实践。但是,生态系统服务空间供需错位导致参与主体不明确,生态补偿标准不统一阻碍机制的稳定运行,影响了生态补偿机制的实施效果。因此,本文剖析生态系统服务供给和需求的概念,总结二者的相互关系,分析生态系统服务流的定义和传递过程,介绍生态系统服务评估的主要建模方法,同时归纳农地生态补偿机制构建、补偿标准确定和参与主体识别的现状。在此基础上,指出生态系统服务评估的不足之处和未来方向,概括生态系统服务建模方法的发展趋势,为农地生态补偿机制的设计和改进提出可行的方向和思路。根据分析和梳理得出主要的研究进展为：①目前的生态系统服务评估侧重功能和潜力,忽视了生态系统服务传递的中间过程;②生态系统服务的建模方法不断被完善,技术门槛逐渐提高,并更加注重多元化、交叉学科的融合;③农地生态补偿机制的方案设计亟需结合生态系统服务的空间流动属性进行改进。因此,合理地改进农地生态补偿方案,可根据农地生态系统服务流的空间流量分布测度生态补偿标准,并通过识别生态系统服务效益的接收对象确定参与主体,从而建立农地生态补偿机制的运行平台。     

模糊神经网络在龙滩库周区经济预测中的应用

本文将基于Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模型的模糊神经网络用于龙滩水电工程库周区经济的建模与预测,并采用误差反传迭代算法训练网络权值及模糊子集的划分。对于库周区各主要产业经济的建模与预测结果表明,该方法具有很强的学习与泛化能力,在处理诸如库周区经济系统这种具有一定程度不确定性的非线性系统的建模与预测方面有很好的应用价值     

浅谈水泥强度及其预测研究现状

采用遗传规划理论可以对水泥强度这种非线性关系复杂、变量多、大时滞问题进行预测,并可以获得强度和其影响因素之间的显性的非线性表达式。     

基于回归分析的失业预警建模实证研究

指出失业预警系统的建模是一个小样本、高维度、非线性、存在噪音数据的复杂的建模问题,重点探讨了基于回归分析技术对失业预警系统进行建模的理论、方法与步骤。讨论了常见的缺失数据处理、数据归一化以及特征降维等数据预处理方法;进一步分析了最小二乘回归、Logistic回归、岭回归、BP神经网络以及支持向量回归五种回归技术;最后基于广东省的社会经济调查数据对五种回归方法进行了实证分析,实验结果表明:在对失业率的预测上,支持向量回归预测效果最好,最小二乘回归、岭回归与BP神经网络次之,Logistic回归预测效果最差。     

分析无功补偿技术在电气自动化系统应用的价值

随着我国社会主义经济的快速发展,我国电气自动化技术也取得了很大的进步,然而仍然还存在着一定的缺陷,如功率因数偏低、单相电力牵引负荷变化复杂、非线性因素较强等,针对这些问题,无功补偿技术越来越受到人们的关注,应用也越来越广泛,下面主要分析无功补偿技术在电气自动化中的发展现状及具体应用。